3、 NLP基本问题与模型

最新推荐文章于 2025-03-28 15:33:22 发布
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分类专栏： NLP情感分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34514046/article/details/82759472
本文主要介绍了文本处理中的核心方法，包括词性标注、分词、语言模型等自然语言处理技术，并探讨了文本分类器及文本相似度计算的方法及其局限性。

词性标注：

分词和语言模型

文本分类器

文本相似度计算

局限性：

 

 

深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
01-10 1825
【自然语言处理】——深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用
NLP：使用深度学习进行文本分类的一些主要模型
AIBAIKE的博客
02-11 1815
参考：http://blog.youkuaiyun.com/liuchonge/article/details/77140719?locationNum=6&fps=1http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/189196常见的模型有：（1）word2vec+分类器。这个应该是最简单的，因为word2vec本质上是由CNN网络生成词向量的一种深度学习模型（2）fasttext。...
在自然语言处理（NLP）领域，有哪些常用的模型和算法？
probably121的博客
08-11 4020
自然语言处理（NLP）领域常用的模型和算法包括基础模型、基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于Attention机制的模型以及基于Transformer的模型等。它通过深度双向训练，有效捕获单词的上下文信息。FastText：作为Word2Vec的扩展，FastText在语言模型上并没有显著突破，但其模型优化使得深度学习模型在大规模数据的训练非常高效，适用于工业应用。BiRNN（双向循环神经网络）：结合两个RNN层，一个正向处理，一个反向处理，可以同时获取单词的过去和未来信息，增强模型对语境的理解能力。
NLP基础问题
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NLP常问问题 @[Work] 文章目录NLP常问问题基础问题tfidfHMMHMM 假设是什么？HMM中的矩阵意义？隐马尔可夫模型的3个基本问题HMM前向算法(公式)HMM后向算法（公式）HMM中的维特比算法CRFCRF解决了什么问题？CRF的损失函数是什么？HMM、MEMM和CRF对比 *LDA专题LDA和pLSA有什么区别？* 词向量专题文本表示哪些方法？怎么从语言模型理解词向量？怎么理解...
手把手带你学NLP领域最基础的任务模型
百度大脑
03-09 2157
现在是国家的非常时期，由于疫情各地陆续延迟复工，以及各大院校延期开学。受疫情的影响，今年的就业形式非常不理想，boss直聘调研，人工智能相关校招岗位相对往年下跌45%。在如此严峻的就业形式之下，应届毕业生人数年年攀升，AI行业更是拥堵严重。在如此令人心酸就业背景下，想要找到一份满意的工作必须具备扎实的算法基础和业务落地、实战能力。 短文本匹配和序列标注是NLP领域经典的任务类型，也有着广泛的应用场...
【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础
独守夕阳余晖
11-15 1099
【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础 目录 1. 引言：朴素贝叶斯的局限性 2. N-gram语言模型是啥？ 2.1从假设性独立到联合概率链规则 2.2 从联合概率链规则到n-gram语言模型 2.3 怎样选择依赖词的个数"n"？ 3. N-gram实际应用举例 3.1 词性标注 3.2 垃圾邮件识别 3.3 中文分词 3.4机器翻译与语音识别 4. 平滑技术 ...
LLM架构解析：NLP基础（第一部分）—— 模型、核心技术与发展历程全解析
最新发布
硅基创想家的博客
03-28 1547
本文全面且深入地阐述了自然语言处理（NLP）领域的相关内容。开篇定义 NLP，介绍其核心领域自然语言理解与生成，并列举情感分析、机器翻译等应用。详细讲解 NLP 基础概念，如分词、词干提取等，以及词袋模型、TF - IDF 等特征提取方法，深入探讨词嵌入、变换器等先进技术。梳理 NLP 从 20 世纪 50 年代基于规则的系统到当下大型语言模型的发展历程，分析各阶段关键里程碑。最后设置检验知识环节，涵盖基础、进阶问题及自主探究内容，助力读者全面掌握 NLP 知识。
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m0_62110645的博客
07-25 6695
传统NLP和大规模语言模型各有优势和劣势。传统NLP依赖于语言学理论和规则，适用于特定任务，但在处理复杂语言现象时可能表现不足。大规模语言模型通过深度学习和大量数据训练，具有更强的通用性和表现力，但需要大量的计算资源和数据支持。随着技术的发展，LLM在很多应用中已经逐渐取代了传统NLP方法，但在某些需要高可解释性和低资源消耗的场景下，传统NLP仍然具有其优势。
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